Машинное обучение и наука о данных крайне необходимы в этих отраслях в 2020 году. Грег Олсен возглавляет команду в Вашингтоне, округ Колумбия, которая занимается исключительно подбором специалистов по данным и машинному обучению в технологической отрасли. Будучи управляющим директором Workbridge Associates, Грег видел, как растет рынок этого набора навыков, и слышал мнение экспертов, стоящих за этим Машинное обучение, наука о данных, вопросы и ответы. Основываясь на своем опыте, он заметил, что вакансии, связанные с данными, резко возросли за последние несколько лет, а с начала пандемии здесь в марте это стало еще больше. Вот его мысли и данные о наиболее нуждающихся отраслях.
Несколько компаний и учреждений активизировались, чтобы помочь в борьбе с COVID-19 и решить связанные с ним проблемы. Многие компании быстро применяют машинное обучение, науку о данных и искусственный интеллект, чтобы предлагать решения для лечения, а также создавать модели прогнозирования, помогающие предотвратить или сдержать распространение. Согласно отчету Dice Tech Jobs, в 2020 году потребность в специалистах в области науки о данных и машинного обучения увеличилась в среднем на 50% в нескольких отраслях, в значительной степени под влиянием вируса. Этот повышенный спрос выявил еще большую нехватку талантов.
Зная, что это такая насущная потребность в технологической отрасли, Motion Recruitment провела вебинар на эту тему в рамках нашей серии мероприятий Tech in Motion. Tech in Motion недавно перешла от личных сетевых мероприятий к виртуальным техническим панелям, чтобы предоставить нашей аудитории важные тенденции в современной технологической отрасли.
Послушайте, как наша группа экспертов (ниже) оценивает проблемы и возможности в области машинного обучения и науки о данных в 2020 году ниже.
- Элизабет Оуэн, доктор философии, консультант по науке о данных в Google
- Алексис Роос, старший менеджер по науке о данных в Twitter
- Кертис Беннет, архитектор решений в Vertica
Лучшие отрасли, занимающиеся наукой о данных, машинным обучением и автоматизацией во время пандемии COVID-19
Основываясь на выводах вебинара и наблюдениях на рынке, это ведущие отрасли, которым нужны инженеры по машинному обучению, науке о данных и искусственному интеллекту.
- Компании электронной коммерции и бакалейные лавки
Поскольку 75% всех ресторанов были вынуждены временно закрыться из-за постановления правительства, количество онлайн-покупок и запросов на доставку еды увеличилось на 200%. Бакалейные лавки и компании электронной коммерции нанимают инженеров по машинному обучению, чтобы удовлетворить спрос на онлайн-заказы за счет автоматизации этапов процесса электронной коммерции. Например, Walmart тестирует этот процесс на мини-складе, оснащенном роботами, обучающимися алгоритмам, для перемещения товаров со складских полок в тележки и к водителям. Некоторые компании пытаются автоматизировать доставку с помощью беспилотных транспортных средств.
2. Сектор телекоммуникаций
По мере того, как компании наращивают усилия, чтобы люди оставались на связи и поддерживали растущее использование Интернета, сервисы для совместной работы, такие как Microsoft Teams, сталкиваются с ошибками и ошибками, в результате чего возникает более 250 заявок в час на более чем 900 миллионов собраний Teams в день. Использование виртуальных информационных панелей, таких как Google Docs, увеличилось на 42%. Более 44% населения США столкнулись с деградацией сети из-за перегрузки трафика, при этом скорость загрузки упала на 24%.
3. Здравоохранение
Наиболее острая потребность в специалистах по науке о данных и машинном обучении ощущается в сфере здравоохранения. Этот кризис высветил необходимость прозрачности и качества данных. Жизнь людей зависит от наличия данных тестов на антитела и тестов на COVID-19. Специалисты по машинному обучению и науке о данных анализируют данные, предоставленные CDC и другими организациями, чтобы найти вакцину и методы лечения, которые помогут выздороветь от коронавируса. Одним из направлений этих исследований является анализ данных о существующих лекарствах с целью прогнозирования уровней эффективности до начала испытаний, что ускоряет выход на рынок.
Кроме того, ИИ использует эти же данные для ускорения процесса диагностики, выявляя различия в компьютерных томограммах между пациентами, инфицированными COVID-19, и пациентами с обычной вирусной пневмонией с точностью 96%. Кроме того, использование ИИ сократило время диагностики с пяти минут до 20 секунд.
4. Индустрия кибербезопасности
Атаки на кибербезопасность увеличились на 150% с марта 2020 года, при этом 61% сотрудников работают из дома. Многие поставщики инструментов кибербезопасности добавляют возможности обработки данных в свои платформы кибербезопасности. Это включает в себя включение поведенческой аналитики в антивирусные пакеты, брандмауэры и анализаторы трафика, чтобы сделать их продукты умными. Благодаря постоянному мониторингу данных, входящих и исходящих из системы, а также необычным действиям, программное обеспечение и платформы для обработки данных могут постоянно обнаруживать аномалии, как только они появляются.
5. Финансовая индустрия
Специалисты по данным и машинному обучению усердно работают над анализом и прогнозированием данных по акциям, чтобы спасти портфели хедж-фондов. Этот прогнозный анализ также используется для ускорения принятия решений о кредитовании для малого бизнеса, делая средства доступными только для квалифицированных клиентов. Скорость имеет первостепенное значение в эти беспрецедентные времена, поскольку, по оценкам многих малых предприятий, экономия операционных расходов составляет всего 30 дней. Создание таких инноваций имеет решающее значение для восстановления финансовых рынков США после пандемии COVID-19.
Как видите, проблемы современного рынка активно влияют на компании в самых разных отраслях, что приводит к увеличению спроса на технические таланты для удовлетворения этих потребностей. Несмотря на уровень безработицы в Соединенных Штатах в 11,1% в июне 2020 года, уровень безработицы среди лиц, занятых компьютерными работами, за тот же период составил 2,5%.
Итак, что это значит для вас?
- Если вы являетесь менеджером по найму, заполните все пробелы в вашей технической команде сейчас, прежде чем нехватка талантов усугубится. Посмотрите на альтернативные варианты, такие как заключение контракта, если ваша компания не нанимает сотрудников на полную ставку. Инвестируйте в таланты, которые вам понадобятся сейчас, которых уже трудно найти, например, в этих 5 самых востребованных технических должностях. Не уверен, где начать? Свяжитесь с местным консультантом по подбору персонала здесь
- Если вы ищете работу в сфере технологий, подумайте о том, чтобы сузить свой поиск до устойчивых отраслей, перечисленных выше, которые, скорее всего, нанимают специалистов в области обработки данных, машинного обучения и автоматизации. И если сможете, оттачивайте самые востребованные навыки 2020 года — ценность обязательно вернется к вам вдвойне.
Чтобы получить дополнительную информацию и прочитать полный ответ на вопросы и ответы по машинному обучению и науке о данных от Tech in Motion, посетите веб-сайт здесь.
